Spoločnosť Renesas Electronics Corporation oznámila spoločný vývoj riešenia rozpoznávania objektov založeného na hlbokom učení pre inteligentné kamery používané v pokročilých aplikáciách asistenčného systému novej generácie a fotoaparáty pre úroveň 2 a vyššie ADAS. Toto nové riešenie inteligentnej kamery využíva hlboké učenie pre rozpoznávanie objektov s vysokou presnosťou a nízkou spotrebou energie; urýchľuje tiež rozsiahlu adaptáciu systému ADAS.
Vďaka spolupráci medzi spoločnosťami Renesas a StradVision bola táto nová technológia schopná rozpoznať zraniteľných účastníkov cestnej premávky (VRU), ako sú chodci a cyklisti, a tiež iné vozidlá a označenia jazdných pruhov. StradVision optimalizoval ich softvér pre automobilový System-on-chip Renesas R-Car (SoC) výrobky R-Car V3H a R-Car V3M ktorý má povesť ako vozidlá sériovo vyrábaných. Tieto zariadenia R-Car majú vyhradený engine pre spracovanie hlbokého učenia nazývaný CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property), ktorý im umožňuje prevádzkovať sieť hlbokého učenia automobilového priemyslu StradVision SVNet vysokou rýchlosťou.
Kľúčové vlastnosti
1) Riešenie podporuje skoršie vyhodnotenie hromadnej výroby
Softvér pre hlboké učenie StradVision SVNet je výkonným riešením vnímania AI pre hromadnú výrobu systémov ADAS kvôli svojej schopnosti presne rozpoznať pri slabom osvetlení a schopnosti vyrovnať sa s oklúziou, keď sú objekty čiastočne skryté inými objektmi. Základný softvér R-Car V3H dokáže súčasne rozpoznať vozidlo, osobu a jazdný pruh spracovaním obrazu rýchlosťou 25 snímok za sekundu, čo umožňuje rýchle vyhodnotenie a vývoj POC. S pomocou týchto základných schopností môže vývojár prispôsobiť softvér pridaním značiek, značiek a ďalších objektov ako rozpoznávacích cieľov.
2) SoC R-Car V3H a R-Car V3M zvyšujú spoľahlivosť inteligentného kamerového systému a zároveň znižujú náklady
Renesas R-Car V3H a R-Car V3M sú vybavené motorom na rozpoznávanie obrazu IMP-X5. Kombinácia komplexného rozpoznávania objektov založeného na hlbokom učení a vysoko overiteľného spracovania rozpoznávania obrázkov s pravidlom vytvoreným človekom umožňuje návrhárovi vybudovať robustný systém. Procesor obrazových signálov na čipu (ISP) dokáže prevádzať signály snímača na vykreslenie a spracovanie obrazu. Je teda možné nakonfigurovať systém pomocou lacných kamier bez zabudovaného poskytovateľa internetových služieb. To umožnilo konfigurovať systém pomocou lacných kamier, čo znížilo celkové náklady na kusovník (BOM).
Nové spoločné riešenie hlbokého učenia vrátane softvéru a podpory vývoja od StradVision bude vývojárom k dispozícii začiatkom roku 2020.